蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道，AI感知技術(shù)公司Affectiva獲得了6項(xiàng)專利，用于檢測(cè)車輛乘員意識(shí)和情緒。Affectiva Automotive AI技術(shù)將深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺（車載攝像頭）相結(jié)合，可實(shí)時(shí)分析座艙內(nèi)駕駛員和其他乘員的狀態(tài)。

（圖片來源：Affectiva）

這些數(shù)據(jù)主要作用在于提升駕駛的安全性，因?yàn)樗饣蚍中臋z測(cè)可以幫助拯救生命。根據(jù)英國(guó)社會(huì)事故預(yù)防組織（RoSPA）的，事故主要原因是人為失誤和環(huán)境問題，而人為失誤高居榜首，95%的事故都是由人為失誤造成的。

Affectiva的技術(shù)不僅可用于安全方面，而且還可通過信息娛樂系統(tǒng)等設(shè)備，讀取乘員情緒和感知，改善駕駛體驗(yàn)。以下是Affectiva最新獲得的六項(xiàng)專利：

基于眨眼頻率的困倦心理狀態(tài)分析：通過對(duì)眨眼頻率的分析，確定困倦、精神疲勞、注意力和認(rèn)知負(fù)荷等狀態(tài)。這些信息可用于操縱車輛操作，包括建議剎車、調(diào)整車內(nèi)環(huán)境，或啟動(dòng)制動(dòng)和轉(zhuǎn)向控制。

車輛導(dǎo)航認(rèn)知狀態(tài)評(píng)估：通過對(duì)乘員認(rèn)知狀態(tài)的多模態(tài)感知，從而影響車輛控制。這對(duì)于半自動(dòng)駕駛汽車而言尤其有用，以確?？刂茩?quán)在車輛和駕駛員之間安全交接。分析使用的信號(hào)包括語音和非語音發(fā)聲，如打哈欠和打鼾，以及包括心跳和呼吸頻率在內(nèi)的生理數(shù)據(jù)。此外，該項(xiàng)專利還考慮環(huán)境條件，如溫度、照明、時(shí)段、天氣和信息娛樂狀態(tài)。

利用近紅外圖像處理，進(jìn)行基于認(rèn)知狀態(tài)的車輛操縱：使用在嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，處理車載攝像頭的近紅外（NIR）圖像。近紅外攝像頭可在較暗的光線條件下，如夜間駕駛或通過隧道時(shí)，獲得可讀圖像。

通過Affect推薦車輛信息娛樂內(nèi)容：根據(jù)車輛乘員情緒狀態(tài)等因素，推薦信息娛樂內(nèi)容。個(gè)性化內(nèi)容不僅可改善出行體驗(yàn)，并能為汽車制造商和廣告商提供新的盈利機(jī)會(huì)。

根據(jù)認(rèn)知狀態(tài)推薦車輛內(nèi)容：基于車內(nèi)多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，理解乘員認(rèn)知狀態(tài)，量身定制內(nèi)容推薦，從而幫助乘客在旅行時(shí)集中注意力、放松或冷靜下來。

情緒度量評(píng)估圖像分析：收集個(gè)人對(duì)移動(dòng)設(shè)備和車輛中消費(fèi)內(nèi)容和數(shù)字體驗(yàn)的情緒反應(yīng)。此種分析有助于進(jìn)行個(gè)人追蹤，量化情緒，可作為情緒健康追蹤器。

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